Base de connaissances sur l'IA

原文：https://arxiv.org/pdf/2210.03629.pdf 看完也无法理解ReAct如何运作和应用？请看《ReAct实现逻辑实操》，用实际案例进行讲解。 摘要 虽然大型语言...

RAG（Retrieve Augmented Generation，检索增强生成）是一种以权威知识库资讯为基础来优化大型语言模型（LLMs）输出的技术。这项技术通过扩展LLMs的功能，使其在生成回答时...

原文：《Dense X Retrieval: What Retrieval Granularity Should We Use?》 注：此方法适合少部分模型，如OPENAI系列，Claude系列、Mi...

今天读了一篇有意思的论文《Large Language Models as Analogical Reasoners 》，提到了一种新的 Prompt 方法——“类推提示法。 如果你对提示工程熟悉...

原文：Generally Capable Agents in Open-Ended Worlds [S62816] 1. 反思型智能体 能对自己生成的代码或内容进行检查和修改,不断迭代优化 通过自...

摘要 大型语言模型（LLMs）在广泛问题上的推理性能严重依赖于链式思维提示，这涉及在提示中提供一些链式思维示范作为示例。最近的研究表明，例如思维树，已经指出了探索和自我评估在复杂问题解决中的推理步...

在自然语言处理(NLP)中,意图指用户表达某种目的,想做或想要的事情。通过分析用户发出的信息,识别其背后的意图,从而回复相关的内容。例如，“订餐”、“查看天气”、“我想去巴黎”等都是有效的意图。 为了...

TL;DR 本文8200+字，全文阅读约需15分钟。本文简要回顾了从感知机到深度学习最新大模型应用 ChatGPT 的历史。 原文：https://hutusi.com/articles/the-hi...

原文：[State-of-the-art Code Generation with AlphaCodium – From Prompt Engineering to Flow Engineering...

各位好，今天我们要探讨大型语言模型（LLM）中的分词技术。遗憾的是，分词在当前顶尖的LLM中是一个比较复杂且棘手的部分，但理解它的某些细节非常必要，因为很多人将LLM的一些缺点归咎于神经网络或其他显得...

论文：https://arxiv.org/abs/2402.14207 我们能教LLMs从头开始写长篇文章，基于可靠的来源吗？ 维基百科编辑认为这能帮助他们吗？ 📣 宣布STORM，一个基于互联网...

计划执行型智能体提供了一种比以往设计更快、更经济且性能更强的任务执行方案。本文将指导您在LangGraph中构建三种规划智能体。 我们在LangGraph平台上推出了三种“计划执行”模式的智能体结...

原文：Video generation models as world simulators 我们致力于在视频数据上开展生成模型的大规模训练。具体来说，我们针对不同时长、分辨率和宽高比的视频及图像...

原文：https://arxiv.org/pdf/2309.04269 速读：《从稀疏到密集：使用链式密度提示的GPT-4摘要生成》 收录到：总结知识常用prompts 摘要 在自动文本摘要中，确...

概述 自定义指令功能让您可以分享您希望ChatGPT在回应中考虑的任何信息。 您的指令将应用于新的对话中。 可用性 所有终端 网络、iOS 和 Android 您的数据的使用方式 您可以随时为...

结构化指令：范式 画质词>> 一般比较固定：大师作品，杰作，最佳画质，丰富细节(Highly detailed)，官方艺术，丁达尔效应，细腻的CG画质，8K，超大壁纸等。一般起手输入mas...

简介 为什么要单独介绍他，很多场景应用GPT3嵌入向量表示，效率和结果可能并没有传统模型好，这需要时刻注意。 BM25是一种向量空间模型，但它不属于单词向量模型、文档向量模型、图像向量模型、知识图谱向...